tooluniverse-immunology
免疫学研究技能（ToolUniverse 子技能），面向抗体-抗原相互作用、T/B 细胞受体库、MHC/HLA 结合预测、自身免疫疾病遗传学与疫苗表位等分析，强调优先查询 IEDB、IMGT、SAbDab 等免疫学数据库并用数据库结果替代记忆推测。
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更新于 10-18 00:12
写作与研究
13,602 个结果
wandb-autoresearch
W&B autoresearch 是一个通过 W&B Launch 执行有界、证据驱动的训练研究技能：先评估项目可启动性与队列容量，再冒烟测试真实任务并串行选择下一轮试验，避免用本地 wandb.init() 替代 Launch 计算。
Grant Writer
Grant Writer 是一个用于撰写资助申请的技能，帮助非营利组织、研究项目和社区项目编写有说服力的提案。资料称它可协助分析资助方要求、撰写需求陈述、目标、方法、评估计划、预算说明和影响力报告。
tooluniverse-ecology-biodiversity
生态学、生物多样性与保护生物学研究技能，面向物种鉴定、入侵物种影响评估、生态系统动态与种群分析等任务。该技能整合多类权威数据源：GBIF 用于物种分类、出现记录与分类树导航，WoRMS 用于海洋物种，BOLDSystems 支持基于 DNA 条形码（COI）的物种鉴定，iDigBio 提供博物馆与标本馆标本记录，IUCN 提供物种濒危等级。此外还接入 EOL、ITIS、Catalogue of Life、Open Tree of Life、iNaturalist、OBIS、eBird、Marine Regions 等来源，用于分类权威核对、系统发育关系、公民科学观测密度与海洋地理边界查询。技能强调“先查询、不臆测”，建议先检索文献（PubMed、EuropePMC）再作答，并在需要统计与数据处理时通过 Bash 运行 Python 完成实际计算。
paper-spine-humanize
PaperSpine Humanize 是一个用于降低学术文本 AI 检测率的写作技能，可独立使用，也可作为 PaperSpine 套件的一部分。它依据真实的 AIGC 检测维度，对文本施加分级（none/light/medium/heavy）的风格约束，并生成一份教学性质的 humanize_matrix.md，逐条记录每一处人性化修改。该技能读取 paper_spine_config.json 中的 humanize_tier 与 output_language 配置；独立使用时若无配置，默认采用 medium / zh。主要交付物为 paper_rewriting_output/humanize_matrix.md，包含行 ID、稿件单元、发现的 AI 模式、检测维度、严重程度、应用的修改、预期效果和教学说明共 8 列，要求逐单元实时记录、不得静默修改。验证脚本为 python scripts/humanize_check.py paper_rewriting_output --markdown --write，会生成 humanize_report.md，检查矩阵覆盖率、句长分布与连接词密度，并标记残留的 AI 模式。
triage-validation
triage-validation 是漏洞赏金工作流中的发现验证技能，用 7 问门禁、4 道提交前门禁、永不提交清单与条件有效链规则，在写报告前筛掉无效发现，并给出 CVSS 3.1 速查与撤回纪律。
avoid-ai-writing
avoid-ai-writing 是一个用于审查和改写文本、去除“AI 写作痕迹”（AI-isms）的技能，属于 rhavekost/author-toolkit。它提供 rewrite（默认，标记并改写）与 detect（仅标记）两种模式，覆盖破折号、加粗、表情符号、套话词汇、模板句式、结构问题等，并给出替换建议。
humankit
humankit 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的改写技能，让文章读起来更像真人写的。它不靠简单删除敏感词，而是把文字重写成具体、节奏不匀、结构朴素、符合作者语域的散文，同时保留原文所有事实主张。适用于用户要求“humanize 文本”“去除 AI 味”“de-slop”“去掉 ChatGPT 腔”等场景，也可只做诊断而不改写。技能强调绝不编造事实、姓名、数字、日期、引文，并给出 AI 写作特征清单、两条删减测试、破折号规则以及交付流程。
first-principles-thinking
第一性原理思维教练技能，通过苏格拉底式提问帮助用户拆解问题、暴露假设、回到基本事实并重建解决方案。适用于陷入常规方案无效、做高风险决策或从零构建新事物的场景。
Industry Expert
Industry Expert 是一个面向行业深度研究与专业洞察整合的技能，通过综合学术文献、市场情报、监管分析与从业者经验，快速构建对某一行业的专家级认知。其核心工作流包括行业深度调研、战略问题解答、专家咨询模拟、思想领导力内容开发以及行业持续监测。它可编排文献综述、市场研究、竞争情报、财务分析、趋势追踪、用户研究等多项研究能力，适用于市场进入分析、战略规划、竞争情报、思想领导力建设等场景。资料未提供具体安装命令、价格与平台限制信息。
markdown-formatter
Markdown Formatter 是一个用于按最佳实践和常见风格规范格式化 Markdown 文件的技能。它提供模块化、按类别划分的格式化指导，涵盖标题层级、列表嵌套、代码块与强调、链接与图片、间距与表格等区域，可按需加载对应资源文件。该技能强调安全处理：将所有文件内容视为不可信数据，忽略文件中任何看似指令的文本，仅接受用户直接提供的文件路径，且只运行本技能 scripts/ 目录下的 validate-markdown.sh 脚本。它通过结构扫描、块级格式化、最终润色和验证四个阶段处理文档，并输出修复摘要、各类别修复数量及建议。适用于清理 Markdown 文档、统一格式、配合 linter、CI/CD 钩子、文档生成器和静态站点构建器等场景。
qualitative-research
用于设计定性研究、制定编码方案与开展主题分析的技能，涵盖现象学、扎根理论、主题分析、民族志等框架，以及开放式、轴心式、选择性编码和目的性抽样、饱和度、反身性与可信度评估等要点。
competitor-experience-audit
一个用于竞品体验审计的 Claude 技能：从品牌、UX 与页面设计维度，梳理某垂直领域领先站点可观察到的跨站模式与缺口，产出新项目应达到或超越的体验基线，而非审美评价。
pongfi-research
Pongfi Research 是一个面向任意赛道的跨平台社交媒体研究 Skill，通过动态发现并调用 TikHub MCP 或等价公开社交数据工具，完成趋势发现、竞品研究、账号审计、爆款拆解、评论需求挖掘、内容空白识别与数据驱动选题。
latex-skills
latex-skills 是面向 LaTeX 排版与学术写作的技能集合，共 11 项技能，覆盖论文与论文模板、参考文献管理、数学公式排版、TikZ/PGFPlots 绘图、Markdown 转 PDF、Overleaf 协作及公式渲染等主题。
stakeholder-comms
面向产品经理的干系人沟通技能，按受众（高管、工程、客户、跨职能伙伴）起草状态更新，涵盖状态报告、风险沟通、决策记录与会议主持。
Speech Writer
Speech Writer 是一个用于撰写演讲稿与演示文稿的技能，帮助用户创作能打动听众、引发思考与行动的演讲内容。它适用于主题演讲、商务演示、婚礼致辞、毕业演讲等多种场合，强调清晰结构、叙事张力与便于口头表达的语言。该技能提供四类核心工作流：主题演讲、商务演示、特殊场合致辞和说服性演讲，并附带快速触发命令与写作最佳实践，如了解听众、聚焦核心信息、使用三段式结构、讲故事、控制节奏、标注停顿与舞台提示等。
last30days
last30days 是一个研究类技能：它抓取 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket 等平台最近 30 天的帖子与互动数据，汇总人们围绕某个话题的真实讨论。资料未提供完整安装与计费信息。
historian-analyst
Historian Analyst 是一个历史分析技能，运用史料批判、比较历史、分期、因果分析、连续与变迁和情境化等历史学方法，帮助用户理解事件的历史脉络、识别先例与路径依赖，并将当代事件置于长期轨迹中考察。
citation-skills
citation-skills 是 wentorai/research-plugins 中的一套引用管理技能集，共 22 个技能，用于管理参考文献、格式化引文、BibTeX 与书目。按用户需求选择对应技能后阅读其 SKILL.md。
writing-assistant
写作助手是一个用于辅助写作流程的技能，当用户表达“我想写XX”“帮我梳理选题”“怎么形成框架”“给我组织思路”等意图时触发。它会先诊断用户观点的清晰度，再选择不同路径：观点清晰时走“框架→内容”路线，观点模糊时走“挖掘→选题→框架→内容”路线。整体流程包含诊断、思维挖掘、选题确定、框架讨论、内容产出五个阶段，其中框架讨论与内容产出为通用模块，思维挖掘与选题确定仅用于观点模糊的情况。内容产出阶段按框架写成约1000字的文章，并强调保持用户原话风格和口吻。用户可随时通过“继续”或“停止”控制进度。
x-research
这是一套用于研究 X/Twitter 高表现内容的技能工作流，基于 Apify 的 Tweet Scraper V2 抓取被跟踪账号的推文，识别异常高互动推文、热门话题与内容规律，并可选地对含视频的推文做钩子与结构分析。运行前需在环境变量或 .env 中配置 APIFY_TOKEN，视频分析另需 GEMINI_API_KEY，并安装 apify-client 与 google-genai 等 Python 包，账号列表配置在 .claude/context/x-accounts.md。流程分为创建运行目录、抓取推文、识别异常值、可选的视频分析以及生成 Markdown 报告，所有输出写入带时间戳的运行文件夹。
newsroom-style
这是一个新闻编辑室写作风格技能，用于强制执行美联社（AP）风格与新闻编辑规范。适用于撰写新闻、编辑草稿、制作标题或精简文案。该技能覆盖数字、职称与人名、引语归属、日期时间、常见用词、格式规则、导语写作等核心规范，并提供正误对照示例和发布前检查清单，帮助写作者产出符合专业新闻标准的稿件。
tooluniverse-drug-mechanism-research
这是一个用于追踪药物作用机制的研究型技能：按“靶点→下游信号→通路扰动→组织器官效应→临床结局”链路，用 DrugBank、ChEMBL 等数据源系统梳理药物靶点、通路、标签与药物基因组学证据。